一种基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法

随着全球对生态环境的日益重视,光伏发电这一可再生清洁能源得到越来越广泛的利用,同时对光伏发电电能质量的监控也日趋上升。该文针对光伏电站并网点出现谐波超标时,支路谐波排查费时和经济损失大的问题,提出一种基于极大似然的光伏异常支路估计方法。该方法通过对预采集样本的统计确定各支路各阶次谐波分量的正态分布参数,进而构建出极大似然函数;在电气模型约束下推导出极大似然方程,并采用牛顿法求解得到各支路各阶次谐波分量的极大似然估计;最后提出一种概率谐波贡献度计算方法,并以此排序确定光伏异常支路的优先切除顺序。模拟分析表明,该方法速度快,具有较高稳定性和灵敏度,对不同阶次的谐波超标产生不同的支路切除优先顺序。

星下点观测的星载卫星导航反射信号海面风矢量极大似然估计

该文针对星载全球导航卫星反射计(GNSS-R)镜面反射信号对海面风向不敏感导致海面风向反演难问题,分析非镜向海面散射信号特征,提出星下点非镜向观测模式,定义该模式下海面风矢量敏感特征观测量,在此基础上提出基于星载GNSS-R海面风矢量极大似然估计(MLE)反演算法直接利用两颗及以上导航卫星的星下点非镜向散射信号进行海面风矢量的反演,并提出风矢量搜索算法提高反演效率。通过搭建星载GNSS-R仿真平台验证算法的可行性和评估算法性能。结果表明:所提算法可直接利用非镜向独立观测模式下的多颗导航卫星散射信号反演得到海面风速和风向;多星观测可消除观测几何导致的模糊解从而将海风风向4个模糊解降至2个模糊解,但无法消除海浪谱的对称性导致的海面风向模糊解。在2~25 m/s的风速内,当信噪比(SNR)大于11 dB时,3星观测的风速均方根误差(RMSE)优于2 m/s,风向的均方根误差优于15°。

双边定时截尾下Pareto分布的参数的极大似然估计的EM算法

给出了当寿命分布为Pareto分布时,双边定时截尾寿命试验下形状参数的极大似然估计。由于似然方程形式较复杂,无法得到参数的显式表达式。但可证明此极大似然估计是唯一存在的,并利用EM算法求出了此参数的一种估计。

一种多元均值混合正态分布参数的极大似然估计

以Madadi等提出的数学模型与概率密度函数为基础,证明了多元均值混合正态分布的性质,讨论了MMNE分布参数的极大似然估计问题,利用ECM算法对MMNE分布的位置参数、尺度参数、偏度参数进行了参数估计计算,给出了计算方法和迭代公式。实例分析表明,所提出的偏态数据下MMNE分布参数估计模型合理且实用。

基于极大似然估计的非理想场景雷达信号分选算法

目前,已有研究针对理想条件下的雷达脉冲信号分选问题进行了详细阐述,但是缺乏杂散脉冲和缺失脉冲两种非理想情景下的模型表征。为解决这一问题,提出了一种基于极大似然估计的非理想场景雷达信号分选算法。该算法通过修正似然因子来表征杂散脉冲和缺失脉冲现象,提高在复杂场景下的分选准确率。当部分雷达先验信息已知时,所提算法模型具有更好的分选效果。仿真实验结果表明,与已有的极大似然模型和深度学习算法相比,所提算法在分选准确率上有显著提升,具有较高的应用价值。

基于波束空间交替投影极大似然的拖曳式诱饵分辨判别方法

机载平台在遭遇威胁时,通过释放拖曳式诱饵假目标干扰进行自卫.载机和拖曳式诱饵在雷达波束宽度内,且径向距离小于距离分辨率时,雷达无法通过常规方法对载机目标和拖曳式诱饵进行分辨测量.针对数字相控阵雷达同拖曳式诱饵对抗的问题,提出一种基于波束空间交替投影极大似然(BSAP-ML)方法.首先通过阵元空间到波束空间处理,减少数字相控阵维度;然后通过交替投影方法对目标和拖曳式诱饵的角度进行迭代测量;最后通过基于角度向量的判别方法对载机目标和诱饵进行判断识别.仿真结果表明,该方法可用于数字相控阵雷达,对载机和拖曳式诱饵进行有效的超分辨角度测量和判别.

多元混合正态分布参数的极大似然估计

从层次结构的角度出发推导总结了Reinaldo B.Arellano-Vall所提出的广义多元混合正态分布公式中混合变量的相关统计性质,结合所推导的混合变量性质,运用EM算法和协方差矩阵参数化分解方法,解决多元混合正态分布在无序约束和简单树半序约束下参数的极大似然估计问题。借助MATLAB软件编程进行数据仿真模拟,并给出其协方差矩阵在简单树半序约束下的极大似然估计结果。

极大似然估计与遗忘曲线的隐式反馈交互推荐算法

针对传统推荐算法对启动数据要求严苛且服务器性能要求过高导致实际项目中较难应用的问题,提出一种挂载在ECS服务器(elastic compute service,ECS)上的基于极大似然估计原理(maximum likelihood estimate,MLE)和双重艾宾浩斯遗忘算法(double ebbinghaus forgetting algorithm,DEFA)相结合的推荐算法(EMDE)。首先,通过极大似然估计原理和双重艾宾浩斯遗忘算法结合,实现了对用户偏好数据的正态拟合,并且可以灵活地调整用户偏好的遗忘速度和保留程度。其次,充分考虑了对修改关闭原则,可以与现有业务模块高度解耦,并且具有轻量级的特性。实验结果表明,EMDE算法可以成功避免推荐快速消耗用户兴趣和触及用户反感的交互,并选择合适的交互以达到增强用户黏性的目的。

极大似然估计及其应用

文章简要介绍极大似然估计的原理,分析二项分布与超几何分布中的概率最值,结合例题与教材解析极大似然估计在二项分布与超几何分布中的应用,并给出几点教学启示.

基于不确定理论的非线性回归模型参数的极大似然估计方法的研究

利用不确定理论的极大似然估计方法,对非线性回归模型参数给出了估计方法,并进行了数据仿真。在数据仿真中发现,当响应变量数值较大时,误差较大。于是将这个非线性模型转换为线性模型方法做了改进。让误差项与预测值保持相加的形式,使误差范围可以得到减小,数据仿真发现此改进方法有效。

电器可靠性失效分析中极大似然估计方法的研究

针对传统电器可靠性失效分析方法中存在的问题 ,提出了一种电器可靠性失效分析极大似然估计方法。该方法完全通过计算机软件处理 ,具有较高的计算精度、数据重复性和工作效率。该方法实用性强 ,适用于各种仪器仪表及电工电子元件的可靠性失效分析。

系统谐波阻抗估计的极大似然估计方法

为更加准确地估计系统谐波阻抗,提出复数域极大似然估计方法。首先,仿照实数域多元正态分布的定义给出复数域多元正态随机变量的定义,根据协方差的含义,定义复协方差的计算公式。然后利用代数同构理论,推导复数域正态分布的概率密度函数,利用统计学理论进行数据筛选,采用筛选后的数据代入复数域极大似然估计函数。最后利用极值理论进行求解,实现系统谐波阻抗的估计。对IEEE 14节点系统进行仿真,结果表明,与传统方法相比,所提方法估计结果更为准确。

威布尔分布产品参数估计极大似然优化方法

航空、航天、机械等领域的许多产品寿命服从威布尔分布,威布尔分布参数估计的极大似然方法是通用方法,可适用于完全样本、截尾样本.在最小二乘法参数估计基础上,提出了寿命服从威布尔分布产品的分布参数估计和分布参数区间估计的极大似然优化方法;解决了实数范围内快速搜索求解参数估计极大似然超越方程问题.所提出的优化方法,可进行威布尔分布参数和分布参数区间的快速估计,既可用于完全样本,又可用于定数截尾样本或定时截尾样本.

基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法

针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估计的间隔阈值消噪,并重构出故障信号;进行包络谱分析得出诊断结果。数字仿真信号与实验信号验证了该方法的有效性。

耗损故障的三参数Weibull分布极大似然估计方法

鉴于工程实际中经常遇到的耗损故障零部件检修周期和可靠寿命的确定问题,给出一种针对耗损故障的三参数Weibull分布极大似然估计方法,通过计算对方法的正确性和有效性进行模拟验证,结合实例说明该方法在实际中的应用。

极大似然估计的信息融合方法及其在水下航行器制导中的应用

对基于极大似然估计的数据融合技术进行了理论分析，证明了用多传感器融合估计后的数据较单传感器测量数据方差减小；并把该技术应用于水下航行器制导技术，对其进行了理论分析，提出了一种新的航行器制导技术，最后对该技术应用于航行器制导和目标跟踪技术进行了仿真计算，结果证明了该方法的有效性。

基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。

基于极大似然估计的高分辨雷达测角方法

研究了高分辨雷达的测角方法:在介绍单脉冲测角原理的基础上,建立了宽带高分辨雷达角度估计模型,推导了目标偏角与回波信号的联合概率密度函数;提出了基于极大似然估计的宽带雷达测角方法,通过采用迭代算法交替更新目标偏角和回波信号,实现了目标偏角和回波信号的联合估计,并给出了目标偏角估计精度的近似克拉美罗界。仿真比较了该方法与传统窄带雷达测角方法的估计性能,结果表明,本方法的测角精度优于传统窄带测角方法,且在信噪比一定的条件下目标距离单元数越多,测角的均方根误差越小。仿真验证了该角度估计方法是渐近无偏的,估计误差方差小于传统窄带测角方法,且随距离单元数增多而减小。

一种三参数Weibull分布极大似然估计的求解方法

提出了一种求解极大似然估计的新算法.根据极大似然估计原理求出尺度参数的表达式,把该表达式代入对数似然函数,使对数似然函数中只包含位置参数和形状参数,把求解非线性方程组问题变成了求解满足约束条件的最优化问题,使问题得到了简化.该法具有计算精度高、运算速度快的优点,利用EXCEL的规划求解即可求解,便于工程应用.

极大似然估计方法介绍

主要介绍了极大似然估计方法的来源、极大似然原理、极大似然问题求解方法以及什么情况下极大似然估计不能求解等。